Overall model of the dynamic behaviour of the steel strip in an annealing heating furnace on a hot-dip galvanizing line

  1. F. J. Martínez-de-Pisón 1
  2. A. Pernía 1
  3. E. Jiménez-Macías 1
  4. R. Fernández 1
  1. 1 Universidad de La Rioja
    info

    Universidad de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/0553yr311

Revista:
Revista de metalurgia

ISSN: 0034-8570

Any de publicació: 2010

Volum: 46

Número: 5

Pàgines: 405-420

Tipus: Article

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DOI: 10.3989/REVMETALM.0948 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAccés obert editor

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Resum

La predicción de la temperatura de la banda de acero dentro del proceso de recocido de una planta de galvanizado continuo en caliente es importante para garantizar las propiedades físicas del material procesado. El desarrollo de un modelo preciso que sea capaz de predecir la temperatura que va a alcanzar la banda según las variaciones de temperaturas y velocidades del horno, y sus dimensiones y propiedades químicas del acero, es una necesidad cada vez más demandada por este tipo de plantas industriales. En el presente estudio se muestra una comparativa realizada entre diversos tipos de algoritmos de Minería de Datos e Inteligencia Artificial para el desarrollo de un modelo de predicción eficiente y global que permita determinar la variación de temperatura de la banda según las características físico-químicas de las bobinas a procesar y las fluctuaciones de temperaturas y velocidades que aparezcan dentro del proceso de recocido. El objetivo final es la búsqueda de un modelo que sea eficiente ante bobinas con nuevos tipos de acero o dimensiones que no hayan sido procesadas anteriormente. Con este modelo es posible optimizar los modelos de control para poder conseguir homogeneizar el tratamiento en zonas de la banda donde existe la transición entre bobinas con diferentes dimensiones o tipos de acero.

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